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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114676782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210325250.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统是由彭朝晖;王艺霖;谢广印;厉浩;薛亮;王芳珺设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统，包括：对获取的车辆运行数据按车辆ID和时间顺序进行排序，且采用不同时间窗口进行划分后，得到不同时间窗口下的多元时序数据；对排序后的车辆运行数据进行异动检测，确定潜在异常车辆；根据多元变量间的相关关系，将潜在异常车辆在不同时间窗口下的多元时序数据转换为特征相关图，根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度，得到不同时间窗口下潜在异常车辆的异常得分；根据不同时间窗口下的异常得分，对异常得分超出阈值的多元时序数据进行故障类型的匹配，得到故障类型。利用时序数据中的关系量化故障发生概率，并反馈故障类型，实现车辆运行过程中的实时故障预警。

本发明授权一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法，其特征在于，包括： 对获取的车辆运行数据按车辆ID和时间顺序进行排序，且采用不同时间窗口进行划分后，得到不同时间窗口下的多元时序数据； 对排序后的车辆运行数据进行异动检测，确定潜在异常车辆； 根据多元变量间的相关关系，将潜在异常车辆在不同时间窗口下的多元时序数据转换为特征相关图，根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度，得到不同时间窗口下潜在异常车辆的异常得分； 根据不同时间窗口下的异常得分，对异常得分超出阈值的多元时序数据进行故障类型的匹配，得到故障类型； 根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度的过程包括：根据特征相关图提取多元时序数据的多尺度时空相关特征，以得到不同时间窗口下多元时序数据对应的异常得分； 基于生成对抗网络进行多尺度时空相关特征的提取，具体包括：所述生成对抗网络由多层卷积层和长短期记忆网络构造，通过卷积层编码特征相关图中的空间特征，通过多层卷积层捕获多尺度空间特征，通过长短期记忆网络捕捉每层卷积层对应的时间特征，通过时间注意力机制选定最相关的时间特征，完成对多尺度时空相关特征的提取； 所述车辆运行数据的属性包括发动机冷却液温度、发动机转速、增压压力、车速、扭矩、燃油消耗率。

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